Damae Medical commercialise deepLive, une solution d’imagerie médicale unique au monde permettant d’observer la peau à résolution cellulaire, en temps réel et de manière non invasive (2D, vidéo et 3D).
Afin d’aider les dermatologues dans leurs prises de décision, d’améliorer la rapidité et la pertinence des diagnostics ou de rendre plus précis les gestes chirurgicaux, Damae Medical développe des modèles d’IA embarqués pour la détection de cancers en temps réel (ex : IA BCC).
Vous serez amené à améliorer les modèles existants et en développer de nouveaux pour de meilleures performances, supporter de nouvelles indications cliniques tout en garantissant une haute explicabilité des modèles pour maintenir la confiance avec les médecins.
Dans le cadre de recherches plus fondamentales sur le fonctionnement de la peau et le développement d’actifs ou traitements cutanés, Damae Medical développe également des modèles IA de segmentation et de caractérisation de biomarqueurs de la peau (ex : IA atypie). Vous contribuerez à développer de nouveaux modèles (2D ou 3D) pour mieux comprendre et quantifier le fonctionnement de la peau et le développement de pathologies.
Veille scientifique afin de rester à jour sur les dernières innovations
Comprendre les enjeux en dermatologie et déterminer la meilleure approche pour répondre au besoin
Publication de papiers scientifiques dans des journaux internationaux, participation possible à des congrès médicaux
Participer à la création des datasets pour l’entrainement des modèles, développer des outils optimisés
Planifier les développements et définir les critères de succès des projets
Développer et tester les modèles (cross-validation)
Analyser les résultats et mettre en œuvre les pistes d’amélioration des performances
Déployer les modèles, contribuer à l’intégration logicielle
Participer au plan de validation clinique et à la valorisation des résultats (articles scientifiques, congrès)
En collaboration étroite avec les équipes Software, Clinique et nos médecins partenaires, vous serez garant du rayonnement scientifique de nos travaux.
Ce poste offre une opportunité rare de maîtriser l'intégralité du cycle de vie d'un modèle d'IA médicale : de sa conception et son idéation à son entraînement, jusqu'à sa mise en production.
Damae Medical place l'innovation au cœur de sa culture et encourage activement la publication de vos avancées dans des revues scientifiques de premier plan.
Réelle activité de recherche en deep learning. Déjà +3 millions d’images collectées et annotées pour travailler. Des modèles d'IA sont en production et/ou sur le marché.
Vous disposez d’une formation scientifique avec au moins 5 à 10 années d’expérience en data science.
Votre expertise est orientée sur le développement de modèles de deep learning en computer vision (analyse d’images). Vous avez également une expérience dans la mise en production et le déploiement de modèles.
Machine learning, deep learning, image processing, computer vision (CNN)
Langage : Python
Librairie deep learning : Pytorch
Déploiement de modèles en production, logiciel embarqué (contraintes techniques faibles)
Utilisation d’outils de développement IA (Codex, Claude code)
Anglais professionnel (écrit/oral)
Curiosité sur les dernières innovations du domaine, créativité transverse en deep learning (ex : track record de projets personnels en IA - Kaggle, compétitions)
Etat de l’art des applications IA dans l’imagerie médicale / la dermatologie, enjeux d’adoption par les professionnels de santé (explicability, liability)
Enjeux de data management (collecte, tri et labélisation de datasets)
Très forte rigueur scientifique pour le développement et la validation de modèles
Appétence pour collaborer avec des ingénieurs d’application et/ou des médecins
Autonomie et leadership dans la conduite de projets complexes sur le long terme
Capacité à vulgariser, communiquer, valoriser ses résultats (articles scientifiques, communauté médicale…)
Paris intra-muros, attention portée aux besoins de confort et d'équipement, possibilité de télétravailler jusqu’à 2 jours par semaine.
